(57)【要約】  物理資産（例えば、パイプライン、貯蔵タンクなど）の水素誘起割れ（ＨＩＣ）の成長速度を予測する方法及びシステムが提供される。方法論は、資産の物理的特性に関して複数の入力を受信して、パラメトリックシミュレーションを実行して、資産の観測のシミュレーションされたデータベースを生成する。データベースは続いて、１つ以上のエキスパートシステムを訓練し、試験し、検証するために用いられ、それから経時的な資産の成長速度及び他の特性を予測することができる。本明細書のシステムは、予測された危険な条件に関してアラートを生成して、そのような成長速度予測に基づいて検査スケジュールを修正することもできる。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
水素誘起損傷の成長速度を有する資産の領域に対する供用適性評価を実行するのための方法であって、
データベースに格納される１つ以上の第１のデータ入力を機械論モデルに入力することと、
１つ以上のパラメトリックシミュレーションの前記１つ以上のデータ入力を、前記機械論モデルを実行しているプロセッサによって処理して１つ以上の成長特性に出力することと、
１つ以上の成長特性の前記出力を格納するシミュレーションされた観測データベースを構築することと、
前記シミュレーションされた観測データベースによってエキスパートシステムを訓練して試験することと、
前記シミュレーションされた観測データベースによって前記エキスパートシステムを検証することと、
前記エキスパートシステムによって、前記資産の水素誘起損傷の前記成長速度を出力すること
を含み、
水素誘起損傷の前記成長速度が閾値を超える場合に、
アラートを生成することと、
前記アラートを少なくとも１つのロボット検査装置に送信することと
を含む、前記方法。
【請求項２】
前記１つ以上のデータ入力を処理する前記ステップが、
前記プロセッサによって、前記１つ以上のデータ入力の１つをある範囲の中で変化するように選択して、前記プロセッサによって、各残りの１つ以上のデータ入力を一定に保たれるように選択すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上のデータ入力を処理する前記ステップが、
実験計画法を実行して一定の状態に保たれる前記１つ以上のデータ入力を識別すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記シミュレーションされた観測データベースによってエキスパートシステムを訓練して試験する前記ステップが、
前記エキスパートシステムを複数のエキスパートサブシステムに分割することであって、第１のエキスパートサブシステムは条件つきの出力を有する割れ成長を予測し、第２のエキスパートサブシステムは１つ以上の成長特性を予測する、前記分割すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上の第１のデータ入力が、割れジオメトリデータ、割れ位置データ、材料特性データ、水素充填状態データまたはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上の成長特性が開始までの時間（τ）、割れ成長速度（ＣＧＲ）またはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
１つ以上のデータ収集デバイスによって１つ以上の第２のデータ入力を集めることと、
前記１つ以上の第２のフィールドデータ入力を前記シミュレーションされた観測データベースに入力することと、
前記シミュレーションされた観測データベースを更新することと、
前記エキスパートシステムをフィールド妥当性に対して前記更新されたシミュレーションされた観測データベースで試験することと、
前記エキスパートシステムの前記フィールド妥当性が閾値を下回る場合前記エキスパートシステムを再訓練することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記１つ以上の第２のフィールドデータ入力が破壊靭性ＫＩＨである、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つのロボット装置によって供用適性検査のスケジュールを生成することをさらに含み、前記スケジュールは前記予測された成長速度の関数として生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記アラートが水素誘起損傷の前記成長速度を有する前記資産の領域を表す資産位置情報を含み、
ロボット検査装置に、前記領域を位置検出し、前記領域に移動し、前記領域で供用適性評価を実行するように前記ロボット検査装置に指示する前記アラートを送信すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
１つ以上の割れ成長速度（ＣＧＲ）観測を有するシミュレーションされた観測データベース（ＳＯＤＢ）から水素誘起割れ成長速度を予測するためにエキスパートシステムを訓練する方法であって、
１つ以上のフィルタを前記ＳＯＤＢに適用して割れ成長が前記ＳＯＤＢから起こらなかった１つ以上のＣＧＲ観測を取り除くことと、
割れ成長が起こった前記１つ以上のＣＧＲ観測を新しいデータベースに複製することと、
前記新しいデータベースを、
【数１】
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に対応する１つ以上の予測値及び
【数２】
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に対応する１つ以上の目標に分割することと、
前記１つ以上の予測値を
【数３】
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で
【数４】
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に対応する第１のデータセットに分割し、前記１つ以上の目標を
【数５】
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で
【数６】
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に対応する第２のデータセットに分割することと、
教師つき学習アルゴリズムを介して前記第１のデータセットを訓練することと、
教師つき学習アルゴリズムを介して前記第２のデータセットを検証することと
を含む、前記方法。
【請求項１２】
前記教師つき学習アルゴリズムがニューラルネットワークライブラリである、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
資産の水素誘起損傷の成長速度を判定するシステムであって、
プロセッサ、メモリ及びネットワークへの接続を有するコンピュータであって、複数の入力パラメータに対応する履歴データを格納するデータベースにアクセスする前記コンピュータと、
資産設計データ、及び前記複数の入力パラメータに対応する前記資産の領域における動作状態データを集めるように構成されるデータ収集デバイスと
を含み、
前記コンピュータは、
前記データベースから前記複数の入力パラメータに対応する前記履歴データを受信し、
前記データ収集デバイスから前記資産設計データ、及び前記複数の入力パラメータに対応する前記資産の領域における前記動作状態データを受信し、
前記履歴データならびに前記資産設計データ、及び前記資産の領域における前記動作状態データから前記複数の入力パラメータを抽出し、
前記抽出された複数の入力パラメータを処理して、前記資産における前記領域の水素誘起損傷の前記成長速度を出力する
ように構成されるエキスパートシステムとして作動するように前記プロセッサを構成する命令を実行する、
前記システム。
【請求項１４】
前記履歴データが基準ＨＩＣマップに格納される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記データ収集デバイスがロボット、貫入的なプローブシステム、非貫入的なプローブシステムまたはパッチプローブである、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１６】
前記複数の入力パラメータが、割れジオメトリデータ、割れ位置データ、材料特性データ、水素充填状態データまたはそれらの組み合わせを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１７】
前記エキスパートシステムが前記抽出された複数の入力パラメータを処理して新たなＨＩＣマップを出力するように構成される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１８】
前記新たなＨＩＣマップが前記エキスパートシステムに対し前記履歴データとして提供される、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記エキスパートシステムが、前記資産の前記領域に対する許容最高作動圧力（「ＭＡＷＰ」）対時間の曲線を導き出し、経時的な前記動作状態データの値を前記曲線と比較して前記動作状態データと前記ＭＡＷＰの値の違いが閾値を下回るかどうかを判定し、アラートを生成して前記資産の前記領域のオペレータに発信するように構成される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２０】
前記動作状態データの前記値が前記資産の前記領域における動作圧の値である、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記アラートを受信することに応答して、前記オペレータが前記資産の前記領域における前記動作状態を自動的に調整して、前記閾値を上回って前記動作状態データと前記ＭＡＷＰの値の違いを増加させるように調整する、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
前記エキスパートシステムが、前記資産の前記領域における水素誘起損傷の前記出力成長速度に基づいて、前記資産の前記領域における供用適性検査をスケジューリングするように構成される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２３】
前記エキスパートシステムが、前記資産の前記領域における水素誘起損傷の前記出力成長速度に基づいて前記データ収集デバイスにアラートを生成して送信し、前記データ収集デバイスに前記資産の前記領域における供用適性検査を実行するように指示するように構成される、請求項１３に記載のシステム。
【請求項２４】
前記資産がスチールパイプライン、圧力容器、貯蔵タンクまたは配管系である、請求項１３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は２０１６年６月２２日に出願の米国特許出願第６２／３５３,４０６号に優先権を主張し、その全体を本願明細書に援用する。
【０００２】
本発明は、金属パイプラインへの器材損傷を評価することに関し、特に、金属パイプラインへの水素誘起損傷の評価に関する。より詳しくは、本発明は、水素誘起割れ（ＨＩＣ）成長速度を予測することが可能な迅速、強力かつ使いやすく、このような予測に関して処置をとるためのエキスパート機械論モデルシステム及び対応するフィールド配備形の数値的なツールに関する。
【背景技術】
【０００３】
水素誘起割れ（ＨＩＣ）は、パイプライン、特に非ＨＩＣ耐性スチール及びサービスサワーガス（例えば、Ｈ２Ｓ）または天然ガスから成るものに対する永続的な問題である。一般に、ＨＩＣは、原子状水素が金属において溶かされている結果、金属（例えば、スチール）パイプ、圧力容器及び他の配管系で発現し得る内部割れを指す。より具体的には、水素原子は、金属の格子間位置を通して拡散し、そして再結合して金属の中で高圧水素ガスを形成することができる。水素ガスの圧力が増加するにつれて、ブリスタ及び微細割れが金属パイプにおいて生じる（そして、その後、成長する）ことがあり得る。これらのブリスタ及び割れは、それらが成長し続けるにつれて、金属パイプラインの障害となる結果になることがあり得る。
【０００４】
プラント容器については、ＨＩＣ損傷が非常に深刻である（即時の交換を必要とする）ということでない限り、１つの現在の実行法は、低い最大許容動作圧（ＭＡＯＰ）に容器をディレーティングして、標準試験及び検査サイクルと平行して特別なモニタリングプログラムを導入することによってこれらの資産の寿命を延長することである。この特別なモニタリングプログラムは、線状であるか段階的割れＨＩＣ損傷を有する容器がいつ高度な超音波探傷試験技術（例えば、フェイズドアレー）によってモニタリングを必要とするかに関して推奨をするためにエンジニア判断に依存する。通常、線状損傷は毎年モニタリングされて、段階的割れ損傷は半年ごとにモニタリングされる。残念なことに、検査は、大量の器材を必要として、少なくとも２つの（時間的に別々の）履歴の検査記録が利用可能であることを必要とし、非常に高コストで、埋設ラインに対しては適用不可能でさえあり得る。検査の頻度は、欠陥または損傷を含んでいる器材の構造的完全性を評価して、安全な操作用パラメータを定義する（または再定義する）ために、精製及び石油化学工業により用いられている現在の供用適性標準（例えば、ＡＰＩ  ５７９−１／ＡＳＭＥ  ＦＦＳ−１）のため、さらに減らすことはできない。これらの標準にもかかわらず、所与の操作条件で作動している所与の金属構造物のＨＩＣ損傷の成長速度（すなわち、伝搬速度）を予測することができる、信頼性が高い及び強力なツールが不足している。ＨＩＣ損傷の成長速度を予測することで、供用適性（ＦＦＳ）評価のための意思決定を大幅に改善することができる。特に、先在する割れの成長速度を知ることは、ＦＦＳ条件の下で、破損の前の残存寿命を推定することを可能にする。
【０００５】
さらに、現在の履歴ベースの技術は、まだ自動化が十分ではなく、（熟練した検査官の要件のために）局所的な部分において手動で実施して、損傷を受けた器材の疑わしい領域を点検することができるだけである。残念なことに、圧力容器またはパイプライン全体の完全な高度な超音波探傷試験マッピングは、高コスト（財務的に、そして、高い／過剰なコンピューティング時間−ＣＰＵ使用、コンピュータメモリに関して）であり、したがって、実際には通常行われているというわけではない。
【０００６】
現在、ＨＩＣの影響を受けた器材の残りの寿命を判定するための標準的な方法がない。ＦＦＳ評価の出力は、合格／不合格という結果である。ＡＰＩ−５７９のパート７．２．１は、水素ブリスタの評価及びＨＩＣ及び応力支配水素誘起割れ（ＳＯＨＩＣ）を伴う水素の損傷の評価に対して設けられているが、そこでは、「現時点では、既存ＨＩＣ損傷の成長速度を予測するための広く認められた方法が存在せず、したがって、損傷を受けた構造の残存寿命を評価する標準方式は確立することができない。したがって、定期的なモニタリングが必要とされる。」ということが述べられている。
【０００７】
実際的な機側操作の欠点を前提として、実用的でかつ信頼性が高い方法論が、水素誘起損傷の成長速度を決定するために必要である。ＨＩＣ割れの成長速度を推定する現在の試みは、例えば、コンピュータ資源限界（例えば、ＣＰＵタイム、メモリ使用など）、大規模シミュレーション（例えば、何百または何千もの割れがあるときにフィールドの精密なモデルを作成する場合）のための容認できないコンピューティング時間、不十分なシミュレーション収束問題、完全な超音波探傷試験マップを生成することができないこと及び技術制限（例えば、ワークステーション、ライセンス、訓練、証明の不足）のために、このような技術の実際的な配備に適合していない。
【０００８】
これらの問題その他に関して本発明が提供される。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本明細書において記載されているシステム及び方法の広い態様によれば、方法は、１つ以上のデータ入力に基づいて成長速度をシミュレーションすることによって、資産の水素誘起損傷の成長速度を有する資産の領域に対する供用適性評価を行うために提供される。対応して広い態様において、このようなシステム及び方法は、評価に関して１つ以上の措置をとることができる。
【００１０】
本明細書において記載されている１つ以上の実装によれば、方法は、データベースに格納される１つ以上の第１のデータ入力を機械論モデルに入力することを含む。例えば、１つ以上の入力は、割れジオメトリデータ、割れ位置データ、材料特性データ、水素充填状態データまたはそれらの組み合わせであることができる。１つ以上のデータ入力はそれから機械論モデルを実行しているプロセッサによって１つ以上のパラメトリックシミュレーションにおいて処理されて、１つ以上の成長特性を出力する。例えば、１つ以上のデータ入力の処理は、プロセッサによって、１つ以上のデータ入力の１つをある範囲の中で変化するように選択して、プロセッサによって、残りの１つ以上データ入力のそれぞれを一定の状態に保たれるように選択することを含む。他の例では、１つ以上のデータ入力の処理は、実験計画法を実行して一定の状態に保たれる１つ以上のデータ入力を識別することを含む。
【００１１】
さらに、方法は、１つ以上の成長特性の出力を格納するシミュレーションされた観測データベースを構築する。例えば、１つ以上の成長特性は、開始までの時間（τ）、割れ成長速度（ＣＧＲ）またはそれらの組み合わせを含むことができる。次に、エキスパートシステムは、シミュレーションされた観測データベースによって訓練されて、試験される。１つ以上の実装において、エキスパートシステムはエキスパートシステムを複数のエキスパートサブシステムに分割することによって訓練されて、試験され、その中で、第１のエキスパートサブシステムが条件つきの出力を有する割れ成長を予測し、そしてその中で、第２のエキスパートサブシステムが１つ以上の成長特性を予測する。方法は次に、シミュレーションされた観測データベースによってエキスパートシステムを検証する。方法は次に、エキスパートシステムによって、資産の水素誘起損傷の成長速度を出力する。１つ以上の実装において、水素誘起損傷の成長速度が閾値を超える所で、方法はアラートを生成することができて、そのアラートを少なくとも１台のロボット検査装置に発信することができる。１つの実施例において、アラートは、水素誘起損傷の成長速度を有する資産の領域を表している資産位置情報を含み、そしてアラートをロボット検査装置に送信して、ロボット検査装置に、領域を位置検出し、その領域に移動してその領域で供用適性評価を実行するように指示することをさらに含んでいる。１つ以上の実装において、方法は少なくとも１台のロボット装置によって供用適性検査のスケジュールを生成することを含んで、その中では、スケジュールは予測された成長速度の関数として生成される。
【００１２】
本明細書の１つ以上の実装によれば、方法は、１つ以上のデータ収集デバイスによって１つ以上の第２のデータ入力を集めることをさらに含む。例えば、１つ以上の第２のフィールドデータ入力は、破壊靭性ＫＩＨである。それから、１つ以上の第２のフィールドデータ入力はシミュレーションされた観測データベースに入力されて、シミュレーションされた観測データベースが更新される。その後、エキスパートシステムはフィールド検証のために更新されたシミュレーションされた観測データベースで試験されて、エキスパートシステムのフィールド妥当性が閾値を下回る場合、エキスパートシステムは再訓練される。
【００１３】
【数１】
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【００１４】
本開示の別の態様によれば、資産の水素誘起損傷の成長速度を判定するシステムが提供される。例えば、資産は、スチールパイプライン、圧力容器、貯蔵タンクまたは配管系である。システムは、プロセッサ、メモリ及びネットワークへの接続を有するコンピュータを含む。コンピュータは、複数の入力パラメータに対応する履歴データを格納するデータベースにアクセスする。例えば、履歴データは、基準ＨＩＣマップに格納される。さらに、システムは、資産設計データ、及び複数の入力パラメータに対応する資産の領域における動作状態データを集めるように構成されるデータ収集デバイスを含む。複数の入力パラメータは、割れジオメトリデータ、割れ位置データ、材料特性データ、水素充填状態データまたはそれらの組み合わせを含むことができる。例えば、データ収集デバイスは、ロボット、貫入的なプローブシステム、非貫入的なプローブシステムまたはパッチプローブである。システムのコンピュータは命令を実行して、プロセッサをエキスパートシステムとして作動するように構成する。構成されたプロセッサまたはエキスパートシステムは、データベースから複数の入力パラメータに対応する履歴データを受信して、データ収集デバイスから資産設計データ、及び複数の入力パラメータに対応する資産の領域における動作状態データを受信するように構成される。エキスパートシステムは、履歴データならびに資産設計データ、及び資産の領域における動作状態データから複数の入力パラメータを抽出するようにも構成され、そして、抽出された複数の入力パラメータを処理して資産の領域における水素誘起損傷の成長速度を出力する。１つ以上の実装において、エキスパートシステムは抽出された複数の入力パラメータを処理して新しいＨＩＣマップを出力するように構成され、次に、それをエキスパートシステムに対し履歴データとして提供することができる。
【００１５】
本発明の別の態様によれば、システムは、資産の領域に対する許容最高作動圧力（「ＭＡＷＰ」）対時間の曲線を導き出して、動作状態データ及びＭＡＷＰの値の違いが閾値を下回るかどうか判定するために経時的な動作状態データの値を曲線と比較し、そしてアラートを生成して、資産の領域のオペレータに発信するように構成される。例えば、動作状態データの値は、資産の領域における動作圧の値である。１つ以上の実装において、システムはまた、アラートを受信することに応答して、オペレータが資産の領域における動作状態を自動的に調整して閾値を上回って動作状態データとＭＡＷＰの値の違いを増加させるように構成される。１つ以上の実装において、システムは、資産の領域における水素誘起損傷の出力成長速度に基づいて、資産の領域における供用適性検査を予定するように構成され、それには、サービスデータベースの他のエントリの中にスケジュールエントリを挿入して、技術者またはロボットにそのように識別された成長領域を以前予定されているより異なる時間に検査させるようにするかまたは、検査のための予定の時間がすでにないときに予定の時間を持つようにさせることを含む。１つ以上の実装において、システムは、資産の領域における水素誘起損傷の出力成長速度に基づいてデータ収集デバイスにアラートを生成して送信し、そしてデータ収集デバイスに資産の領域における供用適性検査を実行するように指示するように構成される。
【００１６】
本発明は、例示的でありかつ制限的でないことを意味する添付図面の図で説明され、その中では同様の参照は同様であるか対応する部品を参照することを意図している。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の１つ以上の実装による、目標とエキスパートシステム間の相関のグラフィック表現を示す。
【図２】本発明の１つ以上の実装による、機械論ＨＩＣモデルを生成するシステムを例示する概要図を示す。
【図３】スチールパイプラインの水素誘起割れの発達を例示する図を示す。
【図４】本発明の１つ以上の実装による、ＨＩＣ成長速度を予測するためのエキスパートシステムを訓練する方法を例示するフローチャートを示す。
【図５】本発明の１つ以上の実装による、フィールド及び／または実験データが周期的に利用できるＨＩＣ成長速度を予測するためのエキスパートシステムを訓練する方法を例示するフローチャートを示す。
【図６】本発明の１つ以上の実装による、もろい材料及び延性材料のための材料Ｒ曲線の概要図を示す。
【図７】本発明の１つ以上の実装による、ＨＩＣ成長速度を予測するためのエキスパートシステムを訓練する詳細な方法を例示するフローチャートを示す。
【図８】本発明の１つ以上の実装による、機側操作データ取り込みによってＨＩＣ成長速度を予測する方法を例示するフローチャートを示す。
【図９】本発明の１つ以上の実装による、１つ以上の資産の水素誘起損傷の成長速度を予測する例示システムの概要図を示す。
【図１０】本発明の例示的な実装による、実験計画法（ＤＯＥ）分析の主効果グラフィック表現を示す。
【図１１】本発明の例示的な実装による、実験計画法（ＤＯＥ）分析のインタラクションプロットグラフィック表現を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本明細書の全体にわたって、用語は、明示的に述べられた意味を越えて前後関係において示唆されるかまたは意味される微妙な違いのある意味を有することができる。同様に、本明細書で用いられる「１つの実装において」というフレーズは、必ずしも同じ実装を指すというわけではなく、そして本明細書で用いられる「別の実装において」というフレーズは、必ずしも異なる実装を指すというわけではない。同様に、本明細書で用いられる「１つ以上の実装」というフレーズは、必ずしも同じ実装を指すというわけではなく、本明細書で用いられる「少なくとも１つの実装」というフレーズは必ずしも異なる実装を指すというわけではない。その意図は、例えば、請求された内容が例示の実装の全体または一部の組み合わせを含むということである。
【００１９】
本開示は、改善されたＨＩＣ成長速度モデリングためのシステムと方法を詳述する。ＨＩＣ測定及び予測の技術分野の現在のアプローチが割れ成長特性を決定する際に極めて効果的ではなかったか効率的ではなかったので、本システム及び方法はハードウェア、ソフトウェア及び／または２つの組み合わせを使用して、動的な、自己改善及び急速エキスパートシステムを提供して、スチールパイプライン、圧力容器、貯蔵タンク及び配管系の非破壊検査の間に検出される既存の線形水素誘起割れ（線形ＨＩＣまたはブリスタ）の割れ成長特性（すなわち、成長の時間及び割れ成長速度（ＣＧＲ））を予測する。特に、方法論は、代わりのモデル（エキスパートシステム）をエンドユーザによって任意に選ばれる機械論ＨＩＣモデルから作り上げることを含む。機械論モデルは、ＨＩＣ成長に至る異なる物理及び化学現象の間の相互作用を捕える第１原理モデルである。割れ成長問題の実際の物理的現象を捕えるために巨大な計算リソースを必要とする機械論モデルは、エキスパートシステムを訓練して検証するために用いるシミュレーションされた観測データベースを生成するために用いる。訓練が成功した後、エキスパートシステムは、線形ＨＩＣのいかなる任意の機械論モデルの出力も非常に良い精度でありながらかなり小さい計算リソース要件（ＣＰＵ及びメモリ使用状況）で繰り返すことが可能であり、したがって、実際的なフィールド適用への（例えば、有限要素法ベースの）機械論モデルの転換を容易にする。このようにして、ＨＩＣ損傷測定及び分析の技術分野は、従来の機械論モデリングと比較してＣＰＵタイム及びメモリ使用を減らすことによって改善され、これにより実際的なフィールド使用（例えば、何百または何千もの割れを有するパイプを分析する）が可能なシステムを提供する。
【００２０】
本発明の一態様において、エキスパート予測システムが提供される。割れ成長特性の予測値を訓練するために必要となるデータを構築するときに、（破壊力学に特有な）割れ成長の発生に関連した強い非線形性を表すデータは除去される。エキスパート予測システムをより強力にするために、１つ以上の実装で、２つの相補型エキスパートサブシステムを含むグローバルなエキスパートシステムが生成され、そこで、各エキスパートサブシステムが所与の目的のために用いられて、特定のデータセットについて訓練され、検証される。より詳しくは、条件つきの出力（すなわち、ＣＧＲ＝０対ＣＧＲ＞０）を有する割れ成長の発生を予測することに関連するステップは、成長特性（すなわち、開始までの時間（τ）及びＣＧＲ）を予測することから切り離される。１つ以上の実装において、後者は割れ成長が確認される（すなわち、ＣＧＲ＞０）場合だけ、実施される。このようにして、割れ成長の発生を判定することは割れ伝搬の段階を判定することとは相関しないようにされ、各段階は異なるエキスパートシステムによって処理される。
【００２１】
本発明の別の態様において、動的な自己改善ソリューションを構築することに重点を置く方法論が本明細書において提供される。新しい非破壊試験（ＮＤＴ）データが利用可能になると、機械論モデルは最適化することができて（例えば、適切な圧延方向破壊靭性を調整することによって）、実験計画法、データベース、訓練、試験及び検証などの方法論の各ステップは新しいＮＤＴデータを組み込んでエキスパートシステムをアップデートする。１つ以上の実装において、システム最適化は自動化されて、それにより新しいデータが利用できるときはいつでも、エキスパートシステムは自動的に更新して、エンドユーザに対して利用可能にされる。ＮＤＴデータは、当分野で知られるように、超音波技術によって集めることができる。
【００２２】
本発明の別の態様において、本明細書に提供されているシステム及び方法論は、フィールドの物理資産（例えば、パイプ、容器、パイプライン）をモニタリングして、ＨＩＣの影響を受けた資産の完全性を予測する。例えば、前に集められたＮＤＴデータからの基準マップならびに入力機器設計データ及び現在の作動状態データ（例えば、圧力、温度、水素充填）が、ＨＩＣの影響を受けた領域で経時的な割れ成長進捗マップを導き出す。１つ以上の実装において、システムは、予測システムによる取り込み及び分析のための新しいＮＤＴデータを集めるハードウェア及び他のフィールド装置を含む。このようにして、システムは新しく生成されたＨＩＣマップを使用して、フィールドのＦＦＳ評価を行うことができる。
【００２３】
本発明で提唱される方法論は、幅広く適用でき、水素誘起割れ成長をシミュレーションする他の機械論モデルに適用されることができて、環境割れ（例えば応力腐食割れ（ＳＣＣ）、スルフィド応力割れ（ＳＳＣ）または点食）の他の形に応用されることができる。
【００２４】
ＨＩＣ成長のための従来の機械論モデリングに関して、本発明は、ＨＩＣモデリングのために機能しているコンピュータを改良することによって、特にＣＰＵタイム及びメモリ要求をより少なくすることによって、技術を改善する。例えば、訓練されたエキスパートシステムを用いて割れ成長モデリングを実行するために必要な（秒での）ＣＰＵタイムは、平均して、従来の有限要素モデル（ＦＥＭ）などの一般の機械論モデルによってかかる時間の１０００分の１であり、さらに、従来のモデルよりも使用するメモリが少ない。さらに、複雑なケース（すなわち、何百または何千もの割れ）に対しては、計算メッシュが精緻化されない限り、従来のＦＥＭモデルは数時間から数日以下の時間枠内にソリューションに収束することができない。ＦＥＭモデルはまた、絶えず精緻化されなければならず、そして、より多くのメモリ及びＣＰＵを必要とする。割れ成長の従来のＦＥＭシミュレーションのためには、微細メッシュサイズは、割れの最前部及び割れのすぐ近くの領域（すなわち、破壊プロセスゾーン）で必要とされる。割れ成長分析がより非線形であるほど、メッシュサイズはより小さくなければならない。メッシュサイズが適切に選択されない場合、メッシュが精緻化されない限り、ソリューションは決して収束しない。このようなメッシュ問題は、本発明のエキスパートシステムを使用するときにはメッシュが必要とされないので、完全に抑制される。このようにして、システムは、計算を実行する間により急速に動作することが可能である。
【００２５】
加えて、本明細書のシステム及び方法は、従来のモデリングの、離散化された応力／置換ＦＥＭ問題を解決すること、マトリックス組成及び分解能（ＣＰＵ及びメモリが高価）、各割れに対する応力拡大係数（ＳＩＦ）を各時間ステップにおいて計算すること（ＣＰＵが高価）、及びシミュレーションの全体にわたって各有限要素ノードでのノードのソリューションを記憶すること（メモリが高価）、というステップに関して機能しているＣＰＵ及びメモリを改善する。
【００２６】
さらに、本システムは、エキスパートシステムによって、割れ成長の発生（または発生無し）及び成長特性の両方を相変わらず捕えると共に、従来の機械論モデル（例えば、有限要素法（ＦＥＭ））と比較して精度の損失無しに、このような改善を達成する。例えば、図１は、目標及び異なるデータセット（訓練データ１１０、試験データ１２０、検証データ１３０及びすべてのデータ１４０）上のエキスパートシステム（ＣＧＲ−ＥＳ）の間の高い相関を示す回帰プロットを例示する。
【００２７】
本明細書において提供されるシステム及び方法を完全に記載するために、本発明が改善する従来のモデリング技法の概要を提供する。現在の履歴ベースの予測ＨＩＣ成長速度方法は、必要とされる極めて高い計算リソース（処理及びメモリ）のため実際には実施するのが極めて困難であるか、不可能でさえある。特に、内壁で（例えば、表面のＨ２Ｓ腐食により）水素吸収から生じている線形ＨＩＣまたはブリスタ損傷（ずっと危険な段階的ＨＩＣの前兆である）に対して、既存の線形ＨＩＣの割れ成長の開始及び割れ成長速度を予測することを試みるために、機械論モデルの連結された等式を離散化して解析するために過剰なコンピュータ資源を必要とするＦＥＭなどの数値技術を使用する特定の数値モデルが実装される。
【００２８】
【数２】
2019527817.tif 000004
【００２９】
図式的に図３で要約されるように、そして、ＦＥＭシミュレーションで用いられる機械論モデル２０５の複雑さに応じて、時間依存水素拡散分析は、（１）内壁から割れ空洞に向かう水素吸収及び拡散、（２）割れ面でのトラッピング及び圧力増大、（３）障害プロセス領域に沿った脆化及び水素誘起分離、そしてそれに続く（４）破壊成長及びブリスタの成長、をシミュレーションするために欠陥ごとに実施される。この分析は、割れ先端周辺で、そして割れ側面で、正確に水素濃度の分布を捕えるのに必要である。後者は、ＨＩＣ側面で発生している水素再結合反応を、したがってＨＩＣ空洞内部で混入する水素ガスの量を、局所的に制御する。ＨＩＣ空洞内の圧力運動力学は、現在の空洞ボリューム及び空洞内部で混入する水素ガスの全質量から算出される。算出圧力は次に、有限要素応力解析への入力（ＨＩＣ側面上の負荷）として使われる。割れ先端周辺で達成される応力拡大レベルに応じて、スチールの破壊靭性に達することができて、ＨＩＣ割れはさらに進む。最後に、増加した空洞量が水素圧力における意味のある低下を引き起こすときに、割れ拡張は抑制されることができ、そして、再び割れ成長のための臨界圧に達するために蓄積するのにはより多くの水素が必要である。このループ全体は最終条件に達する（例えば予め定めた暴露時間の達成）まで、実行される。
【００３０】
市販ＦＥＭパッケージ及び適切なコンピューティングワークステーションに対するライセンスの潜在的要件の他に、従来のシミュレーションを実行するために必要な時間は、このようなＦＥＭソリューションのための重要な制約要因である。コンピューティング時間は、何百または何千もの欠陥の成長がシミュレーションされなければならない実際的な状況にとって、（何時間もから何日までもかかるという意味で）過剰である。さらに、前述のように、非コンピューティングソリューションは、それらが実質的にエンジニア推測作業に等しく、何百から何千もの割れを有する器材の正確かつ完全な解析をすることに失敗するので、実用上まったく不適当である。短いコンピューティング時間（数秒から数分までという意味）でありながら機械論数値モデルの正確さを維持する強力な技術的解決策が、実際的なフィールドケースに関しては必要とされる。
【００３１】
ここで図４を参照すると、本発明の１つ以上の実装による、ＨＩＣ成長速度４００を予測することのためにエキスパートシステムを訓練する方法が例示される。このような方法は、ＨＩＣ成長のための検証された機械論モデル（以下「メカモデル（Ｍｅｃｈ−Ｍｏｄｅｌ）」と記載する）、例えば図２のモデル２０５、の正確さ及び妥当性を維持すると共に、大幅に計算リソースの要件を減らすソリューションを提供する。１つ以上の実装において、エキスパートシステム（例えば、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ））は、シミュレーションされた観測データベース（ＳＯＤＢ）上で訓練されて、検証される。シミュレーションされた観測は、（［ＳＯＤＢ］によって示されるような）データベース内に格納され、メカモデル（すなわち、
【数３】
2019527817.tif 000005
、ここでＮは観測／シミュレーションの合計数である）を用いて取得される別々の入力及び対応する出力から成る。シミュレーションされた観測データベース上のエキスパートシステムの訓練が成功した後、エキスパートシステムは、メカモデルの妥当性のドメインの中に含まれるいかなる入力点でも新規な予測をするために用いるシミュレーションエンジンになる。言い換えれば、エキスパートシステムは、メカモデルの代用物になる。
【００３２】
【数４】
2019527817.tif 000006
【００３３】
次に方法４００は、メカモデルを実装している１つ以上のパラメトリックシミュレーションを実行させ、シミュレーションされた観測データベース［ＳＯＤＢ］を構築するために用いる結果を作り出す（ステップ４１０）。パラメトリックシミュレーションはすべての入力パラメータ
【数５】
2019527817.tif 000007
が選ばれたパラメータを除いて一定の状態に保たれるものであり、それから、それが特定範囲の中で変化してある範囲の結果を作り出す。それから、シミュレーションは特定範囲の中で異なるパラメータを変化させることによってプロセスを繰り返すが、他のパラメータは一定の状態に保たれる。
【００３４】
単一の変化するパラメータを有する従来のパラメトリックシミュレーションは、高度に（プロセッサ及びメモリ資源両方の）コンピュータ資源集中的で、さらに多重パラメータ変化の効果（すなわち、交互作用効果）を完全に捕えることに失敗することがあり得る。例えば、メカモデルが８つのスカラー入力パラメータ（温度、圧力、割れ寸法、割れ位置、壁肉厚、充填水素フラックス、降伏応力、破壊靭性）を有して、５つの等しいインクリメントの特定範囲を通してパラメータをインクリメントして適切にメカモデルの応答面を捕える場合、データベースを構築するために必要なシミュレーションの合計数は５８＝３９０，６２５個のシミュレーションである。コンピューティング時間が（１つのＣＰＵ上の）シミュレーション１つにつき平均１０分である場合、このサンプルデータベースを生成するために必要な全体のコンピューティング時間は２，７１２日（７．５年）である。１００台のＣＰＵ上の大規模並列化を有するコンピューティング装置でさえ、シミュレーションは、実行してデータベースを作成するのに１ヵ月を必要とする。
【００３５】
上記の従来の例とは対照的に、１つ以上の実装では、ステップ４０７で、方法４００が、ステップ４１０のパラメトリックシミュレーションを実行させる前に、重要なモデルパラメータを識別するために、１つ以上の実験計画法（ＤＯＥ）を任意選択的に実行する。ステップ４０７の実行は、４０５の最初の入力ステップの後か、または、結果を改善するために方法４００のループの完了の後に行うことができる。ＤＯＥステップを４０７で実行するということは、割れ成長速度を予測することに対してさほど重要でない特定の入力パラメータがある状況において、その状況（例えば、パラメータに関するデータが周知である）次第では、特に有利である。ステップ４０７でＤＯＥを実行する際に、入力パラメータ上でモデル化される１つ以上のパラメータの範囲は、減らされるかまたは全く変化しないように固定する。これは、データベースを構築するのに必要なシミュレーションの数を減らして、費やされるコンピューティング時間及びメモリを大幅に減らす。例えば、２レベル数値的なＤＯＥで、完全な要因分析法は、モデルパラメータのための範囲をただ２つのより大きなインクリメント（すなわち、前の例示パラメータを用いた２レベルＤＯＥのための合計２８＝２５６個のシミュレーション）に分けることによって実行することができる。それから、数値的なＤＯＥの結果は、主効果及び相互作用効果プロットにグラフで示される。１つ以上の実施形態において、方法４００は、モデルパラメータのうちどれがこういう状況でより予測度の悪い値を有するか判定するために、これらのプロットを分析する。より予測度の低い値を有するパラメータに対して、パラメータ値は、より大きなインクリメントに変化させることができるかまたは特定の値に固定することさえできる。このようなモデルパラメータ区別はデータベースを生成するために必要なシミュレーションの合計数を減らすが、それでも、メカモデルに含まれる最も価値のある情報を維持する。このようにして、ＤＯＥ解析結果は、重要な支配的パラメータ及び、データベースの生成の間、パラメータごとに考慮すべきインクリメントのレベルの数を識別する。
【００３６】
ステップ４１５で、方法４００は、ステップ４１０でパラメトリックシミュレーションによって生成される結果から、シミュレーションされた観測データベース［ＳＯＤＢ］を構築する。従来の方法論によれば、［ＳＯＤＢ］の構築は計算リソース集中的な要素であり、本発明の方法は、エキスパートシステムを訓練して検証するために［ＳＯＤＢ］を１回しか生成しないことによって、使用されるコンピュータ資源を最小化する。
【００３７】
ステップ４２０で、エキスパートシステムは、［ＳＯＤＢ］によって訓練され、試験される。エキスパートシステムは、ニューラルネットワークを用いて訓練され、試験される。エキスパートシステムの試験及び訓練は、図７及び方法７００を参照して本明細書においてより完全に記載される。
【００３８】
その後方法４００は、エキスパートシステムによって作られる資産のＨＩＣ成長速度予測を出力し、そしてエンドユーザが、［ＳＯＤＢ］またはエキスパートシステムを再び構築する必要無しに将来の鑑定をすることができるようにする（ステップ４２５）。エンドユーザにより（モデル適用可能性の範囲の中で）なされる新たな鑑定は方法４００によって訓練されるエキスパートシステムを直接使用し、それがコンピューティング時間に関して相当な節減を産み出す。例えば、従来のメカモデル単独（例えば、機械論モデル２０５）によって必要とされる数時間あるいは数日と比較すると、エキスパートシステムは、約数秒から数分で大量のシミュレーションを実行させる。１つ以上の実装において、データベースを生成するのに必要な他のコンピューティング要件（例えば、市販ＦＥＭパッケージ及び高性能ワークステーション用のライセンス）は、会社の中の単一の物理的位置に限られる。したがって、データベースは１つの位置に生成することができるが、訓練されたエキスパートシステムはコンピューティング資源要件または他の経費を増やすことなく多くの位置に配備することができる。
【００３９】
加えて、１つ以上において実装の本方法４００は、実用的なフィールド適用でのエンドユーザ（例えば、フィールドエンジニア）による単純な配備を考慮に入れる。エンドユーザによる訓練されたエキスパートシステムの操作は、従来のメカモデルの操作と比べて非常により単純かつより安全である。例えば、供用適性評価（例えば、ＡＰＩ−５７９のレベル１及びレベル２）を実施しているエンドユーザが必ずしも市販ＦＥＭパッケージを使用する資格があるというわけではなく、したがって、従来のメカモデルのみのアプローチはこのようなユーザによって実施されることができない。加えて、従来のメカモデルが有資格者によって実施される場合であっても、メカモデル単独の使用が、劣った計算メッシュ質、ソルバーのまずい選択及びソリューション収束問題に関する問題につながるので、メカモデルの直接の使用はフィールドサイトでシミュレーション失敗の確率を上昇させる。対照的に、本発明は、メッシュ質、ソルバー及びソリューション収束問題がデータベースの生成の間に処理されるので、フィールドでエキスパートシステムを配備するときに、このような問題を回避する。
【００４０】
１つ以上の実装において、ステップ４２０の訓練されたエキスパートシステムは、大量の規模（すなわち、多くのエンドユーザ及び多くのシミュレーション）での配備のために設定されることができる。これは、メカモデルの過剰なコンピューティング資源要求のためにメカモデルの大規模な配備によって発生することになる追加のロジスティックの複雑さを招くことなく、ＨＩＣ成長速度モデリングの技術分野をさらに改善する。例えば、多重き裂が埋め込まれた５００ｍｍ×５００ｍｍ×３０ｍｍの面積を有する構造の割れ部分に関する完全な３次元メカモデルソリューションは、結果として何千万ノードにもなる。このようなモデルを解析するためには、３６個のＣＰＵ及び１２８ＧＢのメモリまたはそれ以上を有するような高性能ワークステーションが必要とされる。大規模のこのようなメカモデルの配備は、各エンドユーザまたは各サイトで上述した要件が満たされることだけでなく、各エンドユーザまたは各サイトのためのＦＥＭパッケージ用の訓練及びライセンスが必要となり、そしてそれは、不可能でないとしても、達成するのが非常に困難である。
【００４１】
ここで図５を参照すると、１つ以上の実装において、追加のフィールド及び／または実験データが周期的に利用できるＨＩＣ成長速度を予測するためのエキスパートシステムを訓練する方法５００が例示される。例えば、この方法は、点線ボックスＡによって囲まれるステップによって示されるように図４の方法を適用し、それを変更してフィールド位置で発生する新しく利用できるＮＤＴ検査データに対応する。方法５００は、ステップ５０５で新しい非破壊試験（ＮＤＴ）データを集めることから始める。ＮＤＴ検査データは、当分野で周知のように、監視制御及びデータ取得（「ＳＣＡＤＡ」）システムを通して集めることができる。ＳＣＡＤＡシステムは、ローカルに、または、遠隔で工業プロセスを管理して制御するソフトウェア及びハードウェア要素（例えば、プログラマブルロジックコントローラ（「ＰＬＣ」）、遠隔端末装置（「ＲＴＵ」）、工場マシン、ヒューマンマシンインタフェースデバイス、センサ、端末装置）のシステムである。
例えば、ＳＣＡＤＡシステムは、パイプラインなどの資産で動作状態データを集めているロボット、プローブまたはセンサによるなどして検査装置によって集められる実時間データをモニタリングし、集めて、処理することができる。動作状態データは検査領域で集められ、それは１つ以上のＰＬＣまたはＲＴＵに次々に供給される。それから、ＰＬＣ及びＲＴＵは、集められたデータをネットワーク（例えば、無線、ＷｉＦｉ、携帯電話ネットワークなど）の上の個々のコンピュータワークステーションまたはオペレータ端末に供給する。１つ以上の実装において、方法５００は、データ収集デバイス（例えば、情報収集ロボット、パイプラインの中に置かれる測定器など）に随時自動的に新しいデータを取得するように指示する。例えば、方法５００は、データ収集デバイスをセットして毎日、毎週、もしくは毎月新しいデータを取得することができ、または、データ収集デバイスはデータを集める特定のカレンダー設定された日付を有することができる。方法５００は、予測が現在のデータを使用して精度を欠いている場合などに、エキスパートシステムの訓練のための周期的に利用できるフィールドデータを集める最適時間を決定するための基準を実装することもできる。
【００４２】
次に、ステップ５１０で、新しく集められたデータは、現地計測データベースを構築するために用いる。フィールド計測データベースは、ステップ４１５で［ＳＯＤＢ］が構築されるにつれて構築することができる。１つ以上の実装において、方法５００は、ステップ４２０に分岐して、前に生成されたシミュレーションされた観測データベースに直接新しいフィールドデータを埋め込み、そのデータをエキスパートシステムの更新された訓練の間の追加の訓練または試験セットとして適用する。しかしながら、この際、新しいフィールドデータは、現在の［ＳＯＤＢ］によって生成される現在の結果との整合性についてチェックされなければならない。一貫していない結果を含むデータベースに対する新しいデータの適用は、品質の悪い予測（それは、例えば、従来のニューラルネットワークの周知の欠点である）につながり得る。
【００４３】
方法５００は続いてステップ５１５で、新しいデータをフィールド入力（［ＩＮＰ］ｆ）及びフィールド出力（［ＯＵＴ］ｆに分割し、フィールド出力［ＯＵＴ］ｆをフィールド入力ＥＳ（［ＩＮＰ］ｆ）上のＥＳの予測と比較することによって現在のエキスパートシステム（ＥＳ）の整合性（すなわち、フィールド妥当性）を試験して、現在のＥＳが再訓練されることを必要とするかどうかを決定する。これは等式
【数６】
2019527817.tif 000008
に従って行われ、ここで、εは必要とされる整合性のレベルを制御するために用いる許容因子である。フィールドデータの整合性が許容因子の範囲内である場合、ステップ５２０でエキスパートシステムは検証される。それから、新しく取得したフィールドデータを使用して、新規な訓練／試験／検証ループを実行する前に、内部メカモデルパラメータを最適化する（このような場合には、後述するように、補助最適化問題は、解決されなければならない）。フィールドデータの整合性が許容因子の範囲内でない場合、エキスパートシステムはステップ５２５で再訓練されなければならない。エキスパートシステムの再訓練は、図７に関して記載されているように最初の訓練が行われるように行われる。整合性試験の結果に応じて、ＥＳが新しく取得したデータにすでによく合っている場合、方法がＥＳを再訓練することを回避するので、コンピューティング時間を節約することができる。図５に記載されている方法は自動化することができ、プロセスが現在のＥＳの整合性を評価するか、または代わりに、新しく利用できるフィールドデータを考慮して新規な訓練を通してＥＳを改良する観点からみて実行されるようにする。このようにして、本発明のエキスパートシステムは、動的にかつ自己改善される。
【００４４】
図５の方法５００で示されるメカモデルパラメータの周期的最適化は、ステップ５３０で補助最適化問題に直面することもあり得る。例示の実装で与えられているように、メカモデル入力パラメータは、それぞれ割れジオメトリ（サイズ）データ、位置データ、スチールの機械的特性、動作状態及び水素充填状態を表すベクトル
【数７】
2019527817.tif 000009
によって表される。フィールド適用では、２つのパラメータ、すなわち、スチールの機械的特性（特に水素環境での材料破壊靭性）及び水素充填状態が重要であることが多い。前者のパラメータは破壊に対する材料の耐性を制御すると共に、後者は破壊が起こる駆動力を制御する。他のモデルパラメータ（割れジオメトリ、位置及び動作状態）は、受け入れ可能な信頼度で決定するのが比較的容易であることが多い。
【００４５】
水素充填状態（すなわち、水素充填フラックス）は、主にｐＨ及び器材の内壁と接触する環境のＨ２Ｓの分圧によって制御される。それは、腐食反応の結果として、内壁で形成される不動態化硫化鉄スケールＦｅＳの形成及び／または破壊の速度に影響を受けることもあり得る。スチールでの実際のサワー腐食反応及び水素吸着／吸収をモデル化することは、非常に難し過ぎて、適切に調整されることを必要とする付加パラメータをモデルに持ち込むことになる。市販の携帯用プローブ（例えば、Ｈｙｄｒｏｓｔｅｅｌ  ６０００（著作権））は、市場に出ていて利用できて、損傷を受けた器材上のいかなる位置の水素透過フラックスでも直接（可能な場合）測定するために用いることができる。測定は、器材の外部表面から行われて、それからメカモデルへの入力として使われることができる。
【００４６】
【数８】
2019527817.tif 000010
【００４７】
【数９】
2019527817.tif 000011
【００４８】
【数１０】
2019527817.tif 000012
【００４９】
しかしながら、水素劣化の間にパイプまたは容器で発生することがあり得る特定の相互作用現象により、直接トレーニングアプローチは、成功が限られる可能性がある。これは、エキスパートシステムのトレーニングフェーズの間、（例えば、ニューラルネットワーク）、入力データと関連した重み付けは、エキスパートシステム予測と訓練目標［Ｙｔｒ］の間の誤差が最小化されるまで各繰返しで調整されるという理由である。言い換えれば、この場合用いられるエキスパートシステムは、トレーニングフェーズの間、［Ｘｔｒ］と［Ｙｔｒ］の間に存在し得るすべての非線形性を適切に捕えるために調整しようとする。特に、以下のものは、トレーニングフェーズが失敗するかまたは低い相関係数（Ｒ値）によって収束させることを引き起こし得る非線形現象の例である：水素に対するトラップとしても作用する傾向がある応力場、金属トラップ及び幾何学的な不連続性（すなわち、既存のＨＩＣ空洞）が存在する場合の水素の拡散、空洞の水素ガスとスチール格子の原子状水素間の熱力学的平衡と関連した既存のＨＩＣ隙間の中の圧力蓄積、ＦＰＺの高い三軸性領域の水素の蓄積と関連する、先端より前での破壊プロセスゾーン（ＦＰＺ）のスチール凝集エネルギー（したがって、破壊靭性）の減少、結果として割れ成長及び新規な割れ面の生成となる位置エネルギーの突然の解放（弾性変形の形で材料がもはや順応することができない）、及び、空洞内部での圧力増大の運動力学及び不均一性材料破壊靭性分布によって制御される割れ伝搬。
【００５０】
数値的に処理するのに最も過酷な非線形現象は、割れの突然の成長と関係している。破壊力学のグリフィスエネルギー平衡は、ポテンシャルエネルギー解放率∂Π／∂ｔ（割れ表面積の基本の変化と関連した位置エネルギーΠの変化の速度として定義される）が材料ＧＣ表面エネルギー（材料破壊靭性の別の尺度）のを超える場合に（そしてそうである場合にだけ）、割れ成長が起こるとしている。視覚的に図６に図示されるように、延性材料ともろい材料の間の比較に関して、グリフィスエネルギー平衡に従う割れ成長は材料Ｒ曲線（すなわち、材料耐破壊性対割れ寸法）のプロットでよりよく可視化することができる。突然の割れ成長はステップ／跳躍関数によって数学的に表される。そして、それはモデルの強い非線形性を導くことが知られる不連続関数である。他の非線形現象は、連続偏微分方程式及び連続非線形関数によって数学的に記載される。
【００５１】
金属パイプの水素誘起による物理的な悪化と関連した非線形現象をモデル化する技術的問題を解決するために、１つ以上の実装で、本明細書において開示される方法は全体的なエキスパートシステムを２つの相補型エキスパートサブシステムに分割して、そこでは、各エキスパートシステムが所与の目的のために用いられて、特定のデータセットについて訓練されて、検証される。より具体的には、カテゴリ出力変数（すなわち、ＣＧＲ＝０対ＣＧＲ＞０）である割れ成長の開始の予測は、割れ成長特性（すなわち、τ及びＣＧＲ）の予測から切り離されて、後者は、割れ成長が確認される（すなわち、ＣＧＲ＞０である）場合だけ実施される。
【００５２】
【数１１】
2019527817.tif 000013
【００５３】
ここで図７を参照すると、１つ以上の実装による、ＨＩＣ成長速度を予測するためにエキスパートシステムを訓練する方法７００を例示しているフローチャートである。方法７００は、本明細書における他の方法に従って実施することができき、例えば、方法７００は、方法４００の訓練及び試験ステップ４２０で実施することができる。方法７００は、［ＳＯＤＢ］に格納されるデータを処理して、一対のエキスパートシステム、割れ成長特性を予測するための割れ成長特性エキスパートシステム（Ｃｒａｃｋ  Ｇｒｏｗｔｈ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｓｙｓｔｅｍ、「ＣＧＣ−ＥＳ」）及び割れ成長の開始を予測する（すなわち、確認するかまたは否定する）ための割れ開始エキスパートシステム（Ｃｒａｃｋ  Ｉｎｉｔｉａｔｉｏｎ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｓｙｓｔｅｍ、「ＩＮＴ−ＥＳ」）を作成する。ＣＧＣ−ＥＳは、割れ成長速度特性（「ＣＧＣ」）がシミュレーションされない結果をもたらす入力変数はデータセットから削除される、［ＳＯＤＢ］のフィルタ処理バージョンである。すなわち、ステップ７０５で、フィルタを用いて、状態：ＣＧＲ＞０を確認しているすべての観測を識別するために生のデータベース［ＳＯＤＢ］を取り除く。それから、破壊成長が起こったシミュレーションだけに対応するこれらの観測のすべては、［ＮＤＢ］ＣＧＣと名付ける新しいデータベースに複製され、それは生のデータベース（すなわち、
【数１２】
2019527817.tif 000014
であり、Ｍ＜Ｎ、かつ∀ｉ∈［１，Ｍ］、ＣＧＲｉ＞０である）と同じフォーマットを有する。フィルタ処理データベースが割れ成長の開始と関連した強い非線形性を含まないので、直接的な教師つき学習は生成されたエキスパートシステム（ＣＧＣ−ＥＳ）の安定度に影響を及ぼすことなく［ＮＤＢ］ＣＧＣを用いて実施することができる。
【００５４】
【数１３】
2019527817.tif 000015
【００５５】
【数１４】
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【００５６】
【数１５】
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【００５７】
【数１６】
2019527817.tif 000018
【００５８】
ここで図８を参照すると、１つ以上の実装において、本発明のシステム及び方法は、ＨＩＣ成長速度が機側操作データを集めて組み込むことによって予測されることができる、実用的なフィールド使用法を含む。例えば、物理装置／資産（例えば、パイプ）をモニタリングすることから集められるＮＤＴデータは、その物理資産の完全性及び寿命を予測するために用いることができる。
【００５９】
図８は、物理資産（参照符号「Ｂ」によって示す）で発生する新しい環境データが訓練されたエキスパートシステム（方法７００のような）に周期的に渡されて経時的な物理資産Ｂのサービスの予測及び供用適性を精緻化する、方法フロー８００を例示する。所与の器材Ｂに対して、（例えば、Ｒ１、Ｒ２．．．Ｒｉ、ここでｉは分析するＨＩＣの影響を受けた領域の数である）１つ以上のＨＩＣの影響を受ける領域が識別され得る。方法８００は、ステップ８０５から始まり、本明細書において他で設けられている１つ以上の実装に従って履歴上のＮＤＴデータを使用してＨＩＣの影響を受けた領域Ｒｉのための基準ＨＩＣ成長マップを作成する。ＨＩＣマップは、例えば、当分野で周知の、超音波マッピングを用いて作成することができる。各ＨＩＣ領域Ｒｉで、器材設計データ及び現在の動作状態（例えば、圧力、温度及び水素充填）は、ステップ８１０で従来のセンサ及び器具を用いて測定される。その後ステップ８１５で、基準ＨＩＣマップ、器材設計データ及びフィールドサイトで測定される現在の動作状態は、本明細書において他で記載されている１つ以上の実装におけるようにステップ８１５でエキスパートシステムに入力される。エキスパートシステムはこの生データを処理して、領域ＲｉごとにＨＩＣ成長分析を行って対応する割れ成長速度（ＣＧＲ）を計算するために必要な入力（例えば図２における
【数１７】
2019527817.tif 000019
）を得る。
【００６０】
領域Ｒｉごとに、計算されたＣＧＲ値を用いて、対応する計算されたＣＧＲで基準ＨＩＣマップからそれぞれの既存のＨＩＣ欠陥を人工的に成長させてＨＩＣの１つ以上の新しい非破壊試験マップ（複数可）を分析される各領域に形成することによって、ステップ８２０で各領域に対する新しいＨＩＣマップを予測する。方法８００はステップ８２５に続き、そこで、新しく予測されたＨＩＣマップが複数の供用適性（ＦＦＳ）評価（例えば、ＡＰＩ−５７９に従って）を実施する入力として用いられる。１つ以上の実装において、方法は次にステップ８３０で、各領域Ｒｉに対する許容最高作動圧力（「ＭＡＷＰ」）対時間の曲線を導き出す。例えば、関心器材の最小作動圧力がシステムに入力される場合、器材の各領域Ｒｉの残りの寿命（図８のブロック８３０でＲＬｉによって示される）は、その領域に対するＭＡＷＰ対時間をプロットすることによって短時間に直接算出することができる。すべての計算されたＲＬｉの最小値に対応する器材残存寿命（「ＥＲＬ」）（器材において最も弱い領域がＥＲＬの値を決定する）は、次に将来のＮＤＴ検査の頻度を設定し、そして検査官のために自動的にアラームを（例えば、ＳＣＡＤＡを用いて）設定するために用いることができる。ＥＲＬを表示したＭＡＷＰ対時間プロットの例は、ブロック８３５に示される。
【００６１】
加えて、時間の関数としての器材の計算されたＭＡＷＰは、器材が引き続いてサービスに適していることを確実にするために用いることができる。言い換えれば、すべての時間（ｔ）で、動作圧（ＯＰ）の値は、ＭＡＷＰ（ｔ）の計算値と比較される。
１つ以上の実装において、方法８００はＯＰ及びＭＡＷＰの値が近くなりすぎると、（例えば、ＳＣＡＤＡを用いて）アラートを生成する。このアラートはステップ８４０でオペレータに送られ、それによって動作圧がＭＡＷＰを下回る十分なマージンに自動的に調整される。
【００６２】
この種の警告システムが、システム生成されたアラートがネットワーク等を通じて（例えば、ワイヤレスで）ロボット検査装置などの自動化器材に送られる自動化プロセスの一部となり得るということも理解される。ロボット検査装置は計算された位置情報を含むアラート情報を受信して、それから、ロボット検査装置はその検査のための目標位置に移動することができる。リアルタイム検査情報はコマンドセンター（例えば、中央局）に配信することができ、及び／または、検査情報は集めて、後のダウンロードのためにメモリに格納することができる。本システムがシステム出力に基づいてスケジューリング情報を生成することができ、このようなスケジューリング情報は特定の表面を検査しなければならないか、または、検査する必要がある時間を表すことも理解される。スケジューリング情報はメモリに格納することができ、そして、このような表面を検査すべき時間であるときに、人及び／または自動化器材にはアラートが出される。１つ以上の実装において、アラートに応答して、方法８００は、ステップ８４５で非破壊試験検査を任意選択的にスケジューリングする。その後の時間に、ステップ８５０でｉｎ  ｓｉｔｕ検査を行うことができて、新しく集められたデータを用いて基準ＨＩＣマップを更新することができる。それから、方法８００は繰り返すことができる。
【００６３】
ここで図９を参照すると、１つ以上の資産の水素誘起損傷の成長速度を予測するシステム９００が提供される。システム９００は、本明細書において他で記載されているような、ＨＩＣ成長速度を予測する方法の現実的応用の例として提供される。システム９００は、コンピューティング装置９１０を含み、このコンピューティング装置は、プロセッサ９１５、メモリ９２０を有してネットワーク９２５に接続している。ネットワーク９２５は、例えば、ワイヤードまたはワイヤレスネットワーク、携帯電話ネットワーク、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）またはローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）であることができる。１つ以上の実装において、コンピューティング装置９１０は、ネットワーク９２５を介してデータベース９３０にアクセスする。１つ以上の実装において、コンピューティング装置９１０は、ローカルデータベースを含む。データベース９３０は履歴ＮＤＴデータ９３５を含み、そしてそれは、過去に捕えられた、資産の動作状態及び構造データに関しての情報を含む。例えば、図９に示すように、１つ以上のデータ収集デバイス９４０は、資産９４５の、そして、特に、資産の領域９５０の動作状態及び構造データを集めるために実装される。１つ以上の実装において、履歴データ９３５は、基準ＨＩＣマップに格納される。データ収集デバイス９４０は、超音波センサまたはスキャナ、ｉｎ  ｓｉｔｕプローブ等を有するロボット検査装置を含むことができる。プロセッサ９１５は入力パラメータ
【数１８】
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として特定領域９５０に関連する履歴データ９３５を受信し、次にそれが、本明細書における方法（例えば、方法４００、方法５００、方法７００）に従ってニューラルネットワーク９５５を用いて処理されて、ＨＩＣの成長速度の予測を出力する。
【００６４】
システム９００は、データ収集デバイス９４０によって取り込まれる新規なＮＤＴを組み込むことによって、周期的にその出力成長速度予測を更新するように作動することもできる。コンピューティング装置９１０のプロセッサ９１５は、ネットワーク９２５を介してデータ収集デバイス９４０と通信して、メモリ９２０（例えば、プログラムコード）に保存される命令を実行することができ、複数の入力パラメータに対応する資産９４５の領域９５０で現在の資産の設計データ及び動作状態データを集めるようにデータ収集デバイスを構成する。それから、現在の資産設計データ及び動作状態データは、ネットワーク９２５を介してデータ収集デバイス９４０によってコンピューティング装置９１０に送信される。コンピューティング装置９１０はそれから命令を実行して、プロセッサ９１５をエキスパートシステムとして作動するように構成する。次に、構成されたプロセッサ９１５は、データベース９３０から資産９４５の領域９５０に対応する複数の入力パラメータに対応する履歴データ９３５を受信して、履歴データと同様に同じ複数の入力パラメータに対応する領域のためにデータ収集デバイス９４０から、送信された現在の資産設計データ及び動作状態データを受信する。次に、構成されたプロセッサ９１５は、本明細書において記載されている（例えば、方法４００、方法５００、方法７００）ように、履歴データならびに現在の資産設計データ及び動作状態データから複数の入力パラメータを抽出して、そして、抽出された複数の入力パラメータを処理して資産９４５で領域９５０の水素誘起損傷の成長速度を出力する。１つ以上の実装において、構成されたプロセッサ９１５は抽出された複数の入力パラメータを処理して新しいＨＩＣマップを出力し、それはその後で、メモリ９２０またはデータベース９３０に格納することができる。次に、新しいＨＩＣマップは、将来の成長速度予測のための履歴データ９３５として提供することができる。
【００６５】
領域９５０での現在の動作状態及び構造データを考慮した後に、構成されたプロセッサ９１５による予測された成長速度出力に基づいて、１つ以上の実装では、システム９００が資産の領域における供用適性検査をスケジューリングすることができる。例えば、高い割れ成長速度の予測がある場合、検査はシステム９００のプロセッサにおいて実装されるコードの動作によって直ちにスケジューリングすることができる。別の例として、高い割れ成長速度のこのような予測は、既存の検査に、将来の遠い時間からその代わりに比較的より即時の検査のために待ち行列に入れられる再スケジューリングを引き起こすことがあり得る。そうする際に、システム９００は、サービスデータベースの他のエントリの中のスケジュールエントリを作成するかまたは修正して、技術者またはロボットが、以前スケジューリングされていたのとは異なる時間に、予測された高い割れ成長の領域（複数可）を検査させるか、または検査のためのスケジューリングされた時間がなかったときはスケジューリング時間を持たせるようにすることができる。１つ以上の実装において、システム９００は、資産９４５の領域９５０での水素誘起損傷の出力成長速度に基づいてデータ収集デバイス９４０にアラートを生成して送信することができて、データ収集デバイスに資産の領域における供用適性検査を実行するように指示することができる。
【００６６】
本発明の技術的な本質をさらに発展させてそれを検証するために、パイロットスタディ実験が、本発明の１つの実装に関して実行されたが、それを以下に詳述する。このパイロットスタディは、本発明の実装態様の一例を表しており、本発明をこの例示実装だけに制限することを目的とはしていない。
【００６７】
パイロットスタディ
機械論ＨＩＣ成長モデルの数学的基礎は、以下の基本的な仮定によるものである。バルク材料は等方性かつ線形弾性であると仮定され、それは、破壊靭性が基材に対して記録されているよりかなり低い分離帯（すなわち、もろい領域）においてＨＩＣが発達し、その結果、拡散降伏は防止されて、可塑性は非常に小さい先端近くのプロセス領域に限られている、という事実によって裏付けられている。管壁に対する平行方向の単一のモードＩ割れ伝搬性が仮定され、それはフィールドからの実験的な所見、すなわち、超音波厚さマッピングデータが、ＨＩＣ損傷は通常パイプの中間の壁肉厚で起こされるのを明らかにした、ということによって裏付けられる。単一のＨＩＣは二次元の軸対称条件の下のコイン状き裂としてモデル化され、そしてそれは、割れの半径がパイプ（典型的に１６インチ超）の内径と比較して小さい限り、適切である。
【００６８】
理論的な観点から、この機械論モデルの独創性は、それが異なる物理学の間の結合を、実際のフィールド内条件（ｐＨ及びｐＨ２Ｓ）に直接リンクすることで時間依存的な（すなわち、動的な）フレームワークで考慮するということである。より具体的には、前に述べた図３を参照すると、拡散分析（１）は、水素吸収及び内壁（サワー環境と接触している）からパイプの内部への輸送をモデル化するために実行される。この分析は、割れ先端周辺での水素の分布及び割れ側面での水素フラックスへのアクセスを可能にする。これは、割れ面での水素再結合反応も制御して、したがって圧力増大（２）メカニズムにも影響を及ぼす。割れの中の圧力は、現在の割れ体積及び空洞内部での分子水素の合計質量に基づいて判定することができる。この圧力は次に応力解析（３）を実行するための入力パラメータとして使用される。割れ先端周辺で達成される応力レベルに応じて、スチールの水素の影響を受けた破壊靭性を達成することができて、ＨＩＣプロセスはさらに進む。最後に、割れ拡張（４）は、増加した空洞の体積が水素圧力の意味のある低下を引き起こすと、抑制することができる。ループ全体が、最終条件に達する（例えば、予め定めた暴露時間の達成）まで実行される。市販のＦＥＭパッケージＣＯＭＳＯＬ  Ｍｕｌｔｉｐｈｙｓｉｃｓが、モデル方程式を実行して解析するために用いられた。
【００６９】
数値的実験計画法（ＤＯＥ）
このスタディにおいて、前に提示した機械論モデルは５つの入力パラメータを利用するが、それは、内壁Ｃ０での水素充填濃度（サワー環境のｐＨ及びＨ２Ｓの分圧の値を指定される）、管壁肉厚（ｄｐ）、ＨＩＣ初期半径（ａ０）、壁肉厚のパーセンテージでのＨＩＣ深さ（ｈ％、内壁から測定される）及び水素環境での材料破壊靭性（ＫＩＣ）である。下記の表１は、５つのモデルパラメータの範囲を示す。この範囲は、広範囲にわたる可能性があるシナリオをカバーするように選択される（Ｃ０に対する境界はｐＨ及びｐＨ２Ｓの境界から計算される）。
【表１】
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【００７０】
数値的なＤＯＥ分析のために、モデルパラメータ当たり２レベル（高レベル＝最大値、低レベル＝最小値）による完全な要因分析法が考慮されて、それは１０時間のＣＰＵタイムの間に標準的ワークステーション上で動く合計２５（すなわち３２）のシミュレーションに至った。
【００７１】
割れ成長速度（ＣＧＲ）出力のためのＤＯＥ分析の結果は、図１０〜１１に示される。図１０は、ＤＯＥ分析の主効果グラフィック表現をモデルパラメータごとに提示する。グラフはＣＧＲが水素充填濃度（Ｃ０）及び初期割れ寸法（ａ０）と強く明らかに相関していることを示す一方で、それはスチール破壊靭性（ＫＩＣ）及び割れ深さ（ｈ％）と強く負に相関している。しかしながら、管壁肉厚における変化は、計算されるＣＧＲに非常に軽微な影響しか及ぼさない。加えて、モデルパラメータの各対に対するＤＯＥ分析の相互作用プロットグラフィック表現を表す図１１は、壁肉厚も共変（その時間での２つのパラメータの変化）に非常に軽微な影響しか及ぼさないことを示す。管壁肉厚は、水素が割れ空洞に達するために必要な時間を主に制御し、したがって成長までの時間τに影響するが、それでもその他の４つのパラメータと比較してより小さい範囲である。結果として、肉厚について恒常的な平均値は、シミュレーションされた数値的な観測データベースの生成の間に取ることができる。
【００７２】
シミュレーションされた観測データベース
最小限のコンピュータコストでシミュレーションされた数値的な観測データベース（「ＳＯＤＢ」）を生成するために必要なＤＯＥ分析法からの主出力は以下の、壁肉厚の恒常的な平均値が合理的に使われることができること、５つのレベルが、破壊靭性及び水素充填濃度に対して考慮されるべきであること、及び、初期割れサイズ及び割れ深さに対する３つのレベル、に要約することができる。これは結果として、ＳＯＤＢを構築するために必要である、合計数２２５のシミュレーション（約３．５日のＣＰＵタイムで実行される）になる。
【００７３】
エキスパートシステムの訓練及び検証
２つのフィードフォワード人工ニューラルネットワーク、ＣＧＣ−ＥＳ及びＩＮＴ−ＥＳは、図７の方法フローによれば、ＳＯＤＢ上に作成されて訓練を受けた。ＣＧＣ−ＥＳニューラルネットワークは入力層の４ノード（モデルパラメータ１つにつき１ノード）と、出力層の２ノード（τ及びＣＧＲ）とを含む。加えて、ＩＮＴ−ＥＳはまた、入力層の４ノード及び出力層のただ１つのカテゴリノード（カテゴリ変数ｉｎｉｔに対して使われる）から成る。３つの隠れ層は、ニューラルネットワークごとに入力と出力の間で選択された。第１の隠れ層は１６ノードを有し、第２の層は８ノードを有し、第３の層は２ノードを有する。
【００７４】
ニューラルネットワークの教師つき学習は便宜上ＭＡＴＬＡＢ（著作権）ソフトウェアのＮｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＮＮ）ツールボックスを用いて達成されたが、これは他のいかなるオープンソースニューラルネットワークライブラリ（例えば、ＯｐｅｎＡＮＮ)を用いても容易に解決することができた。訓練されたＮＮの性能は、それからＦＥＭモデルに対して検証され、非常に良い再現性を示した。
【００７５】
したがって、本明細書において図と共に記載されるように、本発明は、水素誘起割れ測定に関連した技術的問題に対する、そして、極めて効率の高いか効率的な予測能力を提供して、例えば、割れ成長特性を判定するための、技術的解決策を提供する。本発明は、動的な、自己改善及び高速エキスパートシステムを含んで、既存の線形水素誘起割れ（例えば、線形ＨＩＣまたはブリスタ）の成長までの時間及び割れ成長速度を予測する。さらに、本発明の技術的な構造は、以前利用できなかった方法で、フィールドでの配備を可能にする。
【００７６】
１つ以上の実装において、技術的解決策は、ＨＩＣ測定及び予測性を提供するために他の場合には必要とされたであろう、特別なモニタリングプログラムの除去を含む。これは、局所的な検査が予測された割れ成長速度と調和するように調節されることができるので、例えば、周期的間隔で損傷を受けた器材の領域の所定の局所的な検査の必要を無くすことを含むことができる。さらに、本発明は、結果として２値の結果（例えば、合格／不合格）になる供用適性評価をはるかに越える。本発明は超音波ベースのマッピングを提供するように構成することができ、それにより、マシン用の正確かつ直観的な情報を提供する。
【００７７】
加えて、本発明は、少なくとも部分的には、他の場合にはシミュレーションの間に一般的である収束問題を除去することによって、ＣＰＵ処理時間及びメモリ使用を減らす。これは、ハードウェア／ソフトウェアライセンス、コンピュータワークステーション等の除去または削減、ならびに従来のシミュレーションプログラムの時間要件の著しい削減を含むことができる。さらに、１つ以上の実装で、エキスパートシステム（例えば、人工ニューラルネットワーク）は、訓練されて、その後で、作動中に、製造予測（例えば、割れ成長特性の）へ形成されるシミュレーションプログラムに進化することができる。これは、本発明の単一の態様における情報及び機能性を、例えば、データ学習から、データ動作及び最終的にはフィールド配備にまで変えることによって、技術的解決策を提供する。
【００７８】
さらに、１つ以上の実装で、実験計画法はパラメトリックシミュレーションの実行前に１つ以上のプロセッサによって実行され、それは他の場合ならシミュレーションにおいて使われることになる重要性の小さい変数を除去する。例えば、メッシュ質、ソルバー及びソリューション収束問題は、データベースの生成の間に前もって処理される。この結果として、ＨＩＣを予測するのに必要であったであろうよりもシミュレーションが少なくなり、その結果、より良好なデバイス性能及び動作、より少ないデバイス需要となり、経費を下げる一方で、同時にＨＩＣ予測性を維持してかつ／または改善し、及び／またはこれまで不可能だった方法でＨＩＣ予測性を提供する。
【００７９】
例えば、本発明は、ＦＦＭパッケージを訓練して配備するための高価なライセンス及びコンピューティング装置要件の必要（従来の３次元メカモデルと関連したあり余る程のワークステーションのためのソリューションの必要を含む）を除去する。本明細書において示すように、さもなければ、このようなソリューションは、多重き裂が埋め込まれた５００ｍｍ×５００ｍｍ×３０ｍｍの面積を有する構造の割れ部分に関してモデリング及び予測手段のために必要とされる。何ダースものＣＰＵ及び何ギガバイトものメモリを有するような、高性能ワークステーションの必要を除去することにより、本発明は、１つ以上のデータ入力に基づいて成長速度をシミュレーションすることによって資産の水素誘起損傷の成長速度を判定しかつ割れ成長を予測する能力を、手頃であるだけではなく本当に可能なものとする。これは、監視制御及びデータ取得（ＳＣＡＤＡ）を介した非破壊検査の機能として遂行され、それはさらに、自動的に動作圧が調整されるために、アラートを生成してアラートをオペレータ（複数可）に発信するように構成される。
【００８０】
図１〜１１は、本発明の説明を考慮に入れた概念的な説明図である。当業者は、本発明の実装態様の種々の態様がハードウェア、ファームウェア、ソフトウェアまたはそれらの組み合わせで実施され得ることを理解すべきである。このような実装において、各種コンポーネント及び／またはステップはハードウェア、ファームウェア及び／またはソフトウェアで実施されて、本発明の機能を実行する。すなわち、ハードウェア、ファームウェアまたはソフトウェアのモジュールの同じ部分は、図示したブロック（例えば、コンポーネントまたはステップ）の１つ以上を実行することができる。
【００８１】
ソフトウェア実装において、コンピュータソフトウェア（例えば、プログラムまたは他の命令）及び／またはデータは、コンピュータプログラム製品の一部として機械可読媒体に格納されて、着脱可能な記憶ドライブ、ハードディスクまたは通信用インタフェースを介してコンピュータシステムまたは他の装置またはマシンへロードされる。コンピュータプログラム（コンピュータ制御ロジックまたはコンピュータ可読プログラムコードとも呼ばれる）は、主及び／または２次記憶装置に格納されて、１つ以上のプロセッサ（コントローラ等）によって実行されて、１つ以上のプロセッサに本明細書において記載されている本発明の機能を実行させる。本文書において、用語「機械可読媒体」、「コンピュータプログラム媒体」及び「コンピュータ使用可能媒体」は一般に、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、リムーバブル記憶ユニット（例えば、磁気または光ディスク、フラッシュメモリ装置など）、ハードディスクなどの媒体を参照するために用いられる。
【００８２】
特に、他の実装が記載されているか図示される要素の一部もしくは全部の交換によって可能であるので、上の図及び実施例は本発明の範囲を単一の実装に限定することを意図するものではない。さらに、本発明の特定の要素が部分的に、または、完全に周知のコンポーネントを用いて実装されることができる場合、本発明の理解のために必要であるこのような周知のコンポーネントの部分だけが記載されており、このような周知のコンポーネントの他の部分の詳細な説明は、本発明を不明確にしないように省略される。本明細書において、別段本明細書において明示的に述べられない限り、単一のコンポーネントを示している実装が複数の同じコンポーネントを含む他の実装に必ずしも限られているべきではなく、逆もまた同じである。さらに、出願人は、明示的にそのように記載されない限り、本明細書または請求項中のいかなる用語に対しても、普通ではないか特別な意味とされることを意図しない。さらに、本発明は、例証により本明細書において参照される周知のコンポーネントについて、現在及び将来の周知の等価物を含む。
【００８３】
具体的な実装の前記記述は、関連技術（複数可）の範囲内の知識（本明細書において参照により引用されて、組み込まれる文書の内容を含む）を適用することによって、過度の実験無しで、本発明の一般概念を逸脱しない範囲で、他の者が直ちにこのような具体的な実装を修正及び／または様々な応用に適応することができる本発明の一般的な性質を非常に完全に明らかにする。したがって、このような変更及び修正は、本明細書において提示される教示及びガイダンスに基づいて、開示された実装の同等物の意味及び範囲の中にあることを意図している。本明細書における語法または用語は、説明の目的のためであって、限定の目的ではなく、そのため、本明細書の用語または語法が、関連技術（複数可）の熟練者の知識と組み合わせて、本明細書において提示される教示及びガイダンスを考慮して当業者によって解釈されなければならない、ということを理解すべきである。
【００８４】
本発明の種々の実装が上で記載されているが、それらは例として示されているだけであり、限定するものではないことを理解すべきである。形式及び詳細の種々の変更が本発明の精神と範囲から逸脱することなくその中でなされることができることは、関連技術（複数可）の熟練者にとって明らかである。したがって、本発明は、上記の例示的な実装のいずれによっても制限されるべきでなく、以下の請求項及びそれらの等価物に従ってだけ定められなければならない。
【符号の説明】
【００８５】
９００  システム
９１０  コンピュータ
９１５  ＣＰＵ
９２０  メモリ
９２５  ネットワーク
９３０  データベース
９３５  履歴データ
９４０  データ収集デバイス
９４５  資産
９５０  領域
９５５  ニューラルネットワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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